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你准备好对你的大语言模型（LLM）进行终极测试了吗？韩国高考（SAT）是韩国最难的大学入学考试之一，现在有一个排行榜，你可以使用真正的韩国高考人工评分系统，将你的模型表现与真实学生成绩进行比较。此外，gpt o1 - preview在韩国高考中达到了一级（前4%！！）。这个排行榜有何特殊之处？它采用了韩国高考评分系统中使用的完全相同的人工评估方法。你将真正了解你的大语言模型如何应对韩国学生面临的挑战。将你的模型分数与那些旨在考入韩国最著名大学的成绩优异的学生进行比较。为什么这很令人兴奋？你将能够看到你的模型排名，甚至可以与人类表现进行比较。从大语言模型基准测试的角度来看，这个数据集中不同的领域和类型全面评估了模型在多个领域理解、推理和批判性评估信息的能力。快来参加挑战！提交你的大语言模型，看看它的得分，并与真实学生的结果进行比较。你的模型能考入韩国顶尖大学吗？这个韩国高考基准测试系统由[AutoRAG](https://github.com/Marker - Inc - Korea/AutoRAG)提供支持（AutoRAG是一种自动的检索增强生成（RAG）优化工具，也可用于大语言模型性能比较和提示工程）。

讨论总结

这是一个关于将LLM与韩国高考进行基准测试的帖子引发的讨论。多数评论者对基准测试本身表示感兴趣，提出了各种与LLM模型相关的请求和想法，如添加新模型到排行榜、比较不同版本模型等，也涉及对韩国教育体系的看法、版权问题以及对以教育测试作为LLM基准测试合理性的讨论，整体氛围积极且有一定深度。

主要观点

  1. 👍 对LLM与韩国高考进行基准测试感兴趣
    • 支持理由：可以看到模型与韩国学生面临挑战的对比情况，从多领域评估模型能力。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 希望对Qwen2.5 - 72B进行基准测试
    • 正方观点：Qwen - 72B得分低于llama 3.1 70B，新版本可能表现更好。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 不应单纯以教育测试对LLM进行基准测试
    • 正方观点：教育测试无趣，多是测试训练数据库，人性基准测试更有意义。
    • 反方观点：教育测试可用于某些逻辑用途模型的基准测试。
  4. 💡 认为将LLM与韩国学生面临的挑战作对比是负面的情况
    • 正方观点：反映出韩国教育体系存在问题。
    • 反方观点：无。
  5. 👍 对添加特定项目到排行榜的请求表示接受并告知会更新
    • 支持理由：积极回应请求者，有利于完善排行榜。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 Very interesting, can you also benchmark Qwen2.5 - 72B?”
    • 亮点：直接表达对特定模型进行基准测试的兴趣。
  2. “🤔 Please add Llama - 3.1 - Nemotron - 70B - Instruct”
    • 亮点：明确提出在排行榜中添加项目的请求。
  3. “👀 Next: LLM University Leaderboard - training on lecture materials and evaluation of the mid - term exams”
    • 亮点：提出新的排行榜概念。
  4. “😆 From what I understand of what’s become of the education system in Korea, this is quite possibly the darkest bullet point I’ve read all week.”
    • 亮点：表达对韩国教育体系现状的独特看法。
  5. “🤔 I think AI’s major new thing is its assistance and simulated companionship.”
    • 亮点：指出AI的新亮点在于辅助和模拟陪伴。

情感分析

总体情感倾向积极，大家积极参与讨论，提出建设性的想法和请求。主要分歧点在于是否应单纯以教育测试对LLM进行基准测试，原因是部分人认为教育测试有局限性，而部分人认可其对某些逻辑用途模型的价值。

趋势与预测

  • 新兴话题：LLM大学排行榜可能成为后续讨论的新兴话题，还有韩语、日语、汉语等不同语言输入系统的相关讨论可能继续深入。
  • 潜在影响：如果LLM大学排行榜建立起来，可能会对LLM评估体系产生补充和完善的作用，不同语言输入系统的探讨可能有助于多语言模型的优化。

详细内容：

《韩国 SAT 考试成为 LLM 性能基准，Reddit 热议不断》

在 Reddit 上，一则题为“Benchmark Your LLM Against Korea’s Most Challenging Exam!”的帖子引起了广泛关注。该帖称，韩国 SAT 考试，作为韩国最难的大学入学考试之一，现已有一个排行榜，能让您用真正的韩国 SAT 评分系统对比您的 LLM 模型性能与真实学生分数。此帖获得了众多点赞和大量评论。

帖子中提到这个排行榜的特别之处在于使用了与韩国 SAT 评分系统完全相同的人工评估方法，能让人真切感受到 LLM 面对韩国学生所面临挑战的应对能力，还能将模型得分与志在考入韩国顶尖大学的顶尖学生进行比较。其令人兴奋之处在于可以看到模型的排名并与人类表现相比较，而且从 LLM 基准测试的角度来看，此数据集的多领域和多体裁能全面评估模型在多个领域理解、推理和批判性评估信息的能力。

讨论焦点主要集中在多个方面。有人询问能否对 Qwen2.5-72B 进行基准测试，得到回复称后续会更新。有人认为将 Rombos 与原始 Qwen2.5 进行比较会很有趣。还有人提议设立 LLM 大学排行榜，根据讲座材料进行训练和中期考试评估。

也有人对语言输入方式表示好奇，比如“NEEDMOREVRAM”询问在键盘上如何输入韩语，得到了详细的解答，包括韩语字母的组合方式等。

同时，也有不同的声音。比如“Zeddi2892”认为不应单纯以教育测试作为基准，而应更多关注人性、重复性、情境意识和情感适应性，认为日常使用中通过谷歌搜索可能更容易和精确回答此类问题，AI 的新亮点在于其辅助和模拟陪伴功能，虽然不反对将这些测试作为某些模型逻辑用途的基准，但一个良好的人性基准会更令人惊叹。

总的来说，这次关于韩国 SAT 考试作为 LLM 性能基准的讨论十分热烈，大家各抒己见，既有对新测试方式的期待，也有对基准测试方向的思考和质疑。那么，未来这种基准测试方式是否会被广泛采用并不断完善？又如何在技术发展与人文关怀之间找到更好的平衡？这值得我们进一步关注和探讨。